딥다이브
Advisor는 건축이 아니라 가격표다
Anthropic의 Advisor Tool을 두 번 읽고 떠오른 생각. 이건 새 아키텍처가 아니라 2026년 가격 구조에 맞춰진 임시 해법이다. Opus 가격이 내려가면 사라질 패턴이고, 같은 시기 다른 11편의 논문도 결국 같은 방향으로 움직이고 있다. 시리즈의 앵커.
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딥다이브
에이전트를 어떻게 조직하는가 — Hierarchy·Graph·Swarm·Routing과 회의론
쪼갠 에이전트를 어떻게 조직할 것인가. 네 가지 구조를 살펴보면서 'LLM 스웜은 사실 스웜이 아니다'라는 회의적 논문 한 편을 함께 본다. 결국 구조 선택은 가격에 끌려간다는 게 결론. 시리즈 2편.
딥다이브
에이전트를 어떻게 쪼개는가 — 2026년 다섯 갈래
2026년 논문들이 에이전트를 쪼개는 다섯 가지 방식을 한자리에 놓고 본다. Role·Skill·Judge가 같은 개념을 다른 이름으로 부르고 있다는 점, 그리고 시간축 연구가 거의 비어 있다는 점이 따라 나오는 결론. 시리즈 1편.
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Advisor는 건축이 아니라 가격표다
Anthropic의 Advisor Tool을 두 번 읽고 떠오른 생각. 이건 새 아키텍처가 아니라 2026년 가격 구조에 맞춰진 임시 해법이다. Opus 가격이 내려가면 사라질 패턴이고, 같은 시기 다른 11편의 논문도 결국 같은 방향으로 움직이고 있다. 시리즈의 앵커.
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에이전트를 어떻게 조직하는가 — Hierarchy·Graph·Swarm·Routing과 회의론
쪼갠 에이전트를 어떻게 조직할 것인가. 네 가지 구조를 살펴보면서 'LLM 스웜은 사실 스웜이 아니다'라는 회의적 논문 한 편을 함께 본다. 결국 구조 선택은 가격에 끌려간다는 게 결론. 시리즈 2편.
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에이전트를 어떻게 쪼개는가 — 2026년 다섯 갈래
2026년 논문들이 에이전트를 쪼개는 다섯 가지 방식을 한자리에 놓고 본다. Role·Skill·Judge가 같은 개념을 다른 이름으로 부르고 있다는 점, 그리고 시간축 연구가 거의 비어 있다는 점이 따라 나오는 결론. 시리즈 1편.
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Stanford AI Index 2026 다시 읽기 — 왜 작년보다 약하게 느껴지는가
AI Index 2026을 읽으며 작년보다 약하다는 인상이 자꾸 남았다. 그 인상의 정체를 따라가 본 글. 리포트가 다룬 핵심 지표와, 발행 직전 8주 동안 리포트 바깥에서 벌어진 변화를 나란히 본다.
딥다이브MMU
AI 제품은 다르게 만들어야 합니다 — 실리콘밸리 20인의 반직관적 조언과 실전 체크리스트
AI 제품은 기존 소프트웨어와 근본적으로 다릅니다. Lenny Rachitsky 뉴스레터에서 추출한 20인의 반직관적 조언, CC/CD 프레임워크, Eval 시스템 3단계를 정리하고, 실전 체크리스트로 연결합니다.
빌드
Self-Tuning Loop 직접 만들기 — 레퍼런스 구현 가이드
Self-Tuning Loop 4단계(Generate → Capture → Analyze → Evolve)를 범용 모듈로 추출. Supabase DDL, diff 캡처 유틸, 분석/진화 프롬프트 전문, 이메일/블로그 적용 예시, GitHub 레퍼런스 구현.
빌드
크론 + Telegram + Claude로 만든 자기 개선 시스템 — $0 아키텍처 해부
1편에서 소개한 Self-Tuning Loop 패턴을 실제로 운영하는 시스템의 전체 아키텍처. 데이터 수집(35개 소스), AI 큐레이션, Telegram 입력 파이프라인, 주간 자동 리뷰, Syncthing 기반 무배포 프롬프트 진화까지.
딥다이브WICHI
Railway + Supabase 운영 리뷰
WICHI 백엔드를 Railway와 Supabase 조합으로 운영하며 겪은 DB 커넥션 풀링, 마이그레이션 충돌 등 실전 장애 사례와 인프라 전환 판단 기준 기록
빌드WICHI
GEO Score 4-Layer 메트릭 설계
GEO Score를 구성하는 4개 레이어(Inclusion, Prominence, Quality, Stability)의 설계 철학과 계층적 의존 관계, 그리고 각 지표가 의사결정에 주는 의미 분석
딥다이브
매일 버려지는 학습 시그널 — AI 초안과 최종본 사이의 간극
AI 초안을 수정할 때마다 발생하는 implicit feedback(편집 diff)을 캡처하고, 주기적으로 패턴을 분석하여 프롬프트를 자동 진화시키는 Self-Tuning Loop 패턴. 학술 연구(DSPy, TextGrad, POHF)와의 gap 분석 포함.
빌드WICHI
9-Bucket 쿼리 프레임워크 설계 기록
WICHI의 핵심 분석 체계인 9-Bucket 쿼리 프레임워크 설계 기록. 전통적인 검색 의도(Intent)가 아닌 '브랜드 포함 여부'를 기준으로 3개 Zone(Owned, Battleground, Competitive)과 9개 Bucket을 정의하고, AI의 자발적 추천을 측정하기 위한 설계 원칙 정리.
빌드WICHI
멀티엔진 아키텍처 — 3개 AI 엔진 병렬 수집 구조
AI 검색 엔진 간 응답 편차를 시그널로 활용하는 멀티엔진 아키텍처 설계 원칙과 병렬 수집 구조, 어댑터 패턴을 통한 확장성 확보 방법 분석
빌드MMU
모니터링 없이 론칭하면 생기는 일
Sentry와 Betterstack을 활용해 $0로 구축하는 최소 모니터링 가이드와 론칭 전 80분 투자가 에러 대응 시간을 13시간에서 1시간으로 단축한 사례 분석
빌드MMU
PLG에서 공유 기능이 왜 첫 번째인가 — mmu share 설계 기록
Make Me Unicorn의 PLG 성장을 위해 설계한 3가지 공유 요소(점수 카드, 배지, 체크리스트 커스텀 링크)의 심리적 기제와 바이럴 루프 구현 전략 기록
딥다이브WICHI
GEO 논문 리뷰: 평가 체계와 조작 리스크
SAGEO Arena와 CORE 논문 리뷰를 통해 GEO 평가 프레임워크의 통합 필요성과 AI 검색 랭킹 조작 취약성(Top-5 성공률 91.4%) 및 방어 전략 분석
빌드MMU
Feature Flag로 CLI 점수 정확도 올리기 — false-pass 문제 해결
MMU 체크리스트의 false-pass 문제를 해결하기 위해 17개 feature flag와 condition marker 시스템을 설계하고, 48개 테스트로 점수 정확도를 개선한 과정 기록
딥다이브
Anthropic의 96시간 — Access, Capability, Execution 3개 레이어 해부
2026년 4월 4일·7일·8일에 발표된 Anthropic의 세 건을 Access·Capability·Execution 3개 레이어로 분해해 수직 통합 전략을 읽어낸 분석
딥다이브WICHI
GEO 논문 리뷰: 최적화 접근법과 버티컬 적용
AutoGEO(품질 유지형 자동 최적화)와 E-GEO(이커머스 특화 벤치마크) 논문 리뷰를 통해 GEO 최적화가 가시성과 유용성 사이의 파레토 최적을 찾는 과정임을 분석
딥다이브WICHI
GEO 논문 리뷰: 정의와 기초 프레임워크
KDD 2024 GEO 논문과 Chen et al. 2025 연구의 핵심 내용 리뷰. GEO의 학술적 정의, 가시성 측정 지표인 PAWC, 그리고 AI 검색이 브랜드 공식 사이트보다 제3자 리뷰(Earned Media)를 선호하는 패턴 등 실증적 분석 결과 정리.
딥다이브MMU
1인 빌더의 오픈소스 사업화 — 엔터프라이즈 없이 가능한가
8개 글로벌 기업 사례를 통해 도출한 1인 빌더용 오픈소스 수익화 프레임워크. 엔터프라이즈 세일즈나 관리형 인프라 없이 'What(무료)-How(유료)' 구조로 수익을 창출하는 5단계 실행 전략과 1인 빌더가 피해야 할 안티패턴 정리.
빌드WICHI
GEO 사업 기회 6가지와 WICHI의 선택
AI 검색(GEO) 시장의 3가지 기회 요인과 WICHI가 '광고'나 '대행'이 아닌 'SaaS형 모니터링'을 첫 번째 비즈니스 모델로 선택한 전략적 배경 분석
딥다이브MMU
AI 인프라의 사업화 — Hugging Face, Qdrant, Weaviate
Hugging Face, Qdrant, Weaviate 등 AI 인프라 기업들의 오픈소스 수익화 전략 분석. '소프트웨어는 무료(셀프호스트), 운영은 유료(관리형 클라우드)'라는 레드햇 모델을 AI 스택에 적용하여, GPU 컴퓨팅 시간이나 데이터 스토리지 규모에 따라 수익을 창출하는 구조적 원리 정리.
딥다이브WICHI
HubSpot·Semrush·Adobe의 GEO 진입 — 기존 플레이어의 움직임
SearchGPT, Perplexity, Google AI Overviews 등 빅플레이어의 GEO 시장 진입 양상과 플랫폼별 응답 특성, 그리고 기업들이 취해야 할 단계별 대응 전략 분석
딥다이브
에이전트 시스템 설계 캔버스 — Claude Code 유출이 증명한 12가지 프로덕션 패턴
Claude Code 소스 유출(512K줄 TS)에서 확인된 에이전트 시스템 설계의 6-Layer 캔버스와 8+4 핵심 패턴. 250K/일 API 낭비를 3줄로 해결한 Circuit Breaker부터, 23단계 bash AST 보안까지.
딥다이브
Claude Code 유출이 보여준 것: AI 에이전트의 해부학
2026년 3월 31일 npm 소스맵 사고로 드러난 Claude Code 내부. 4단계 실행, 7가지 모드, 11단계 Agent Loop의 전체 구조를 분석
실험실
KAIROS, Auto-Dream, Coordinator: 아직 나오지 않은 기능이 말해주는 AI의 미래
44개 Feature Flag 중 20개 비활성. KAIROS, Auto-Dream, UltraPlan, Coordinator, Bridge, Daemon, UDS Inbox, Buddy 분석과 경쟁사 비교
빌드
내가 구축한 메모리 시스템이 Claude Code 내부와 닮아있었다
CC 내부 Memory System(4타입 영구 메모리, Auto-Dream, Auto-Compact)과 독립 구축한 3-Layer 시스템(문서→인덱스→시맨틱검색)의 구조적 대응. validate_placement()는 CC에 없는 차별점
딥다이브
52개 도구, 23단계 보안: 에이전트 Tool System의 실제
52개 빌트인 도구의 공통 인터페이스, 10단계 실행 파이프라인, 안전=병렬/위험=순차 동시성 모델, 5단계 권한 파이프라인, 888KB 23단계 bash 보안
딥다이브MMU
AI 관측 플랫폼의 사업화 — Langfuse와 Dify의 오픈소스 전략
Langfuse와 Dify의 오픈소스 사업화 전략 분석. MIT+EE 라이선스 모델과 메시지 크레딧 과금 방식을 비교하고, AI 프레임워크보다 관측/운영 레이어가 높은 전환 비용과 지속적 사용성 덕분에 수익화에 유리한 구조적 이유 정리.
실험실
랄프루프 너머 — 자율 진화 에이전트와 AI 개발자의 역할 변화
랄프루프의 한계(프롬프트 기반, 가중치 학습 불가)를 넘어 ALAS·Self-Evolving Agents의 자율 파라미터 업데이트, Multi-Agent Swarm + World Models까지. 한국 랄프톤 사례와 개발자 역할 전환 분석
빌드
랄프루프 실전 구현 가이드 — Bash 한 줄에서 Cross-Model Review까지
while true + cat task.md에서 출발하여 Stop Hook, 파일 기반 상태 영속성, Cross-Model Worker-Reviewer 분리까지. 코딩·프롬프트 정제·테스트 확장 3가지 실전 예시와 오픈소스 생태계 분석
실험실
AI 에이전트 루프의 진화 — RLHF에서 랄프루프까지
RLHF → ReAct → Reflexion → LangGraph/AutoGen → Context Rot → Ralph Loop. AI 에이전트 루프 아키텍처 6세대의 진화 과정과, 각 세대가 해결한 문제·남긴 한계를 실험 데이터와 함께 분석
딥다이브
2027 AI 시장 시나리오 — $660B 투자의 결말
AI 시장 $660B CapEx의 3가지 시나리오(Bull/Base/Bear) 분석과 영역별 생존 전략
딥다이브
AI SaaS의 구조적 과제 — GRR 40%가 의미하는 것
ChartMogul 데이터 기반, AI-native SaaS GRR 40% 분석 — wrapper의 저주와 이를 돌파한 기업들의 공통점
딥다이브WICHI
GEO 에이전시·컨설팅 시장 정리
GEO 대행 및 컨설팅 시장의 4가지 수익 모델과 검색 엔진 업데이트에 따른 리스크 대응 전략, 그리고 기술 중심 SaaS로의 전환 필요성 분석
딥다이브
한국 AI 시장 현주소 — 강점을 살릴 곳, 재고가 필요한 곳
한국 AI 시장의 구조적 강약점 분석, AI 기본법 영향, 그리고 실제 경쟁력 있는 5개 영역 도출
딥다이브MMU
AI 프레임워크의 사업화 — LangChain, LlamaIndex, CrewAI는 어떻게 돈 버나
LangChain, LlamaIndex, CrewAI 3사의 오픈소스 수익화 전략 비교. 프레임워크 무료 배포 후 운영 계층(LangSmith 등)에서 과금하는 패턴과 1인 빌더가 참고할 포인트 정리.
딥다이브
NVIDIA Tax — GPU가 AI 이익의 대부분을 가져가는 구조
NVIDIA H100의 88% 마진 구조를 해부하고, AI 칩 독점이 생태계에 미치는 영향과 3가지 독점 해체 시나리오를 분석
딥다이브
OpenClaw 전과 후, AI 시장 전망은 어떻게 달라졌나 (feat. Lex Fridman Podcast vs. 노정석 유튜브)
Lex Fridman #490(2/1)과 노정석 EP91(3/21)을 교차 비교하며, OpenClaw 전후로 AI 에이전트에 대한 시각이 어떻게 달라졌는지 정리
딥다이브
AI 시장 3영역 해부 — $660B 시장의 실제 구성
AI 시장을 인프라($500B+), 플랫폼($18B+), 애플리케이션($80B+) 3개 영역으로 나눠 분석한 시리즈 첫 편
딥다이브WICHI
GEO SaaS 현황 정리 — Profound, Scrunch, Peec 외 10개사
GEO 주요 플레이어 SaaS 10개사(Profound, Scrunch, Peec 등) 기능·가격·타겟을 비교 분석하고 도출한 WICHI 포지셔닝
딥다이브WICHI
SEO 생태계 vs GEO 생태계 — 밸류체인 비교
SEO 20년 역사를 통해 예측한 GEO 생태계의 5단계 밸류체인과 인프라, 분석 도구, 전문 미디어 등 각 단계별 비즈니스 기회 및 선점 전략 분석
빌드MMU
왜 오픈소스로 만들었나 — 체크리스트를 닫으면 안 되는 이유
MMU를 유료 SaaS 대시보드가 아닌 MIT 오픈소스 CLI로 공개한 이유 분석. 1인 빌더의 워크플로우(터미널 중심)와 비용 구조(구독 피로도)를 고려한 결정 과정, 그리고 'What(무료)-How(유료)-Auto(SaaS)'로 이어지는 3단계 수익 모델 설계 및 검증 지표 정리.
빌드MMU
534개 항목은 어디서 왔나
SaaS 론칭 체크리스트 534개 항목이 80개 서비스 분석, 12개 가이드라인, 5개 실전 실패 사례에서 도출된 과정과 항목별 우선순위(P0–P3) 결정 로직 기록
빌드MMU
코드는 됐는데 나머지가 안 됐다
기능 구현(12%) 이후 론칭까지 추가로 소요된 3주간의 작업(결제 안정성, 보안, 법적 문서, SEO 등)을 통해 '코드 완료'와 '제품 완료'의 차이를 분석
빌드WICHI
프로토타입에서 상용화로 — 바뀐 것들 목록
해커톤 MVP에서 상용 SaaS로 전환하며 적용한 10가지 핵심 변경 사항 정리. 보안 강화, JWT 인증, KO/EN 다국어 지원, 결제 자동화, 에러 모니터링, DB 정규화 등 '돈을 받을 수 있는 서비스'로 만들기 위한 우선순위별 작업 내역 분석.
빌드WICHI
조코딩 해커톤 참가 기록 — 3일간 GEO SaaS 만들기
조코딩 해커톤에서 3일 만에 WICHI MVP를 구축한 과정과 기술 스택(FastAPI, React, Supabase) 선택 이유, 그리고 제한된 시간 내 '작동하는 제품'을 만드는 우선순위 기록
딥다이브WICHI
AI 검색 엔진 비교: ChatGPT Search, Perplexity, AI Overviews
ChatGPT Search, Perplexity, Google AI Overviews 3개 엔진의 정확도·속도·비용 비교. 쿼리 유형별 최적 엔진 추천 포함.
딥다이브WICHI
GEO의 정의와 SEO와의 구조적 차이
GEO(Generative Engine Optimization)의 정의와 기존 SEO와의 6가지 구조적 차이(노출 방식, 측정 지표, 콘텐츠 전략 등)를 상세 분석. AI 검색 엔진이 링크 클릭이 아닌 합성된 답변을 제공하는 환경에서 브랜드 가시성을 확보하기 위한 새로운 최적화 프레임워크 제안.
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LLM-as-Judge — AI 응답을 AI로 평가하는 구조
AI 응답 품질을 다른 AI로 평가하는 LLM-as-Judge 패턴의 정의와 다차원 평가 지표 설계, 신뢰성 검증 방법 및 위치·장황함 편향 대응 전략 분석
딥다이브WICHI
Lemon Squeezy vs Stripe — 한국 1인 사업자 관점 비교
한국 1인 SaaS 빌더 관점에서 Lemon Squeezy(MoR)와 Stripe를 비교 분석하고, 글로벌 세금 처리와 수수료, 사업자 등록 등 실전 선택 가이드 제시
빌드WICHI
해커톤 탈락 후 — 독립 SaaS로 전환한 과정
해커톤 탈락 직후 24시간 내에 WICHI를 독립 SaaS로 피벗하며 결정한 i18n 도입, SEO 설정, 수익화 로드맵 재구성 등 실행 항목과 의사결정 기록
빌드WICHI
Lovable에서 Vercel로 — 프론트엔드 마이그레이션 기록
Lovable($25/mo) → Vercel($0) 마이그레이션하고 빌드 파이프라인을 재구성, 프론트엔드 호스팅 전환 기록
딥다이브MMU
n8n의 Fair-code 실험 — 오픈소스도 아니고 클로즈드도 아닌
n8n의 Fair-code 라이선스 전략을 통해 오픈소스 사업화의 AWS 리스크 대응 방안과 라이선스가 사업 모델의 가능 범위를 결정하는 메커니즘 분석
딥다이브MMU
오픈소스 라이선스 선택 가이드 — MIT vs Apache vs Fair-code vs 추가조건
MIT, Apache 2.0, BSL 등 오픈소스 라이선스별 특징을 비교하고, 프로젝트 규모와 수익 모델에 따른 선택 프레임워크 및 MMU의 MIT 채택 사례 분석
빌드MMU
Solo SaaS 보안 — 최소한 이것만은 하자
1인 SaaS 빌더를 위한 필수 보안 체크리스트. OWASP Top 10 중 1인 개발에 치명적인 5가지 취약점 방어와 WICHI에서 보완한 실제 보안 설정 사례.
빌드
Build, Document, Share
AI 툴에 대한 FOMO로 시작한 비전공자 빌더가 '딸깍' 그 이상의 현실적인 운영 문제를 해결하며 남기는 개인적인 실행 노트와 운영 철학.